Data Engineer

¡Únete a la red de cuidado integral más grande de Chile y juntas y juntos impactemos en el bienestar de millones de personas!

Si te gustan los desafíos y buscas una organización que genera un impacto social, promueve la excelencia y se preocupa del desarrollo integral de sus equipos, ¡este cargo es para ti!

¿Quiénes somos? Somos la red de cuidado integral más grande de Chile, líderes en el rubro de las mutualidades. Por más de 65 años, hemos trabajado con un fuerte compromiso en la promoción de espacios de trabajo sanos y seguros en nuestras más de 90.000 entidades adheridas, ofreciendo soluciones de alta calidad y accesibles para nuestros pacientes.

¿Cómo trabajamos? Nos mueve la innovación y el uso de herramientas digitales de última tecnología para seguir avanzando en nuestro propósito. Somos un equipo multidisciplinario que valora el trabajo colaborativo, promueve la cultura de reconocimiento y se moviliza por conseguir grandes resultados, lo que nos ha permitido ser reconocidos como un gran lugar para trabajar según el Ranking de Great Place to Work.

Súmate como nuestro/a próximo Data Engineer en Casa Central Achs y juntas y juntos, hagamos de Chile el país que mejor cuida a las y los trabajadores y sus familias.

¿Cuáles son los objetivos del cargo?

Diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos que permita el análisis y modelamiento de datos efectivos. Asegurar que nuestros equipos de análisis y machine learning tengan acceso a datos de alta calidad y bien estructurados.

¿Cuáles serán tus principales desafíos?

• Diseñar y desarrollar soluciones de infraestructura de datos, apoyando/ realizando procesos de extracción, transformación y carga, por medio de la generación de procesos de integración de datos para poder transformarlos y darles disponibilidad de uso tanto a clientes internos y externos.

• Implementar procesos de ETL (Extract, Transform, Load) para la integración y preparación de datos.

• Garantizar la calidad, integridad y consistencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

• Crear masters de data table en conjunto con el equipo de data scientists, a fin de recomendar y discutir los features que emplearán los modelos. 

• Monitorear y mejorar el rendimiento de las bases de datos y sistemas de datos existentes.

• Documentar procesos y mantener estándares de calidad en el manejo de datos.